EEG microstates
EEG மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் என்பது நிலையற்ற, வடிவமைக்கப்பட்ட, அரை நிலையான நிலைகள் அல்லது ஒரு எலக்ட்ரோஎன்செபாலோகிராமின் வடிவங்கள் ஆகும். இவை மில்லி விநாடிகள் முதல் விநாடிகள் வரை எங்கும் நீடிக்கும், மேலும் அவை மனித நரம்பியல் பணிகளின் மிக அடிப்படையான உடனடி நிகழ்வுகளாக கருதப்படுகின்றன, எனவே அவை "சிந்தனையின் அணுக்கள்" என்று அழைக்கப்படுகின்றன. மைக்ரோஸ்டேட் மதிப்பீடு மற்றும் பகுப்பாய்வு முதலில் ஆல்பா பேண்ட் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி செய்யப்பட்டது, இருப்பினும் பரந்த அலைவரிசை EEG பட்டைகள் இப்போது பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் அரை நிலைத்தன்மை என்பது "உலகளாவிய [EEG] நிலப்பரப்பு நிலையானது, ஆனால் வலிமை மாறுபடலாம் மற்றும் துருவமுனைப்பு தலைகீழாக இருக்கலாம்" என்பதாகும். பணி இல்லாத ஓய்வு மற்றும் பணி நிறைவேற்றத்தின் போது மூளை மின் செயல்பாட்டின் தற்காலிக மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் (நிகழ்வு தொடர்பான மைக்ரோஸ்டேட்டுகள்) என்ற கருத்து 1971 மற்றும் 1987 க்கு இடையில் டீட்ரிச் லெஹ்மன் மற்றும் அவரது ஒத்துழைப்பாளர்களால் (தி கே. இ. ஒய் இன்ஸ்டிடியூட் ஃபார் பிரைன்-மைண்ட் ரிசர்ச், சூரிச் பல்கலைக்கழகம், சுவிட்சர்லாந்து) உருவாக்கப்பட்டது, (பார்க்க) டாக்டர். தாமஸ் கோனிக் (சுவிட்சர்லாந்தின் மனநல பல்கலைக்கழக மருத்துவமனை) மற்றும் டீட்ரிச் லெஹ்மன் (சுவிட்சர்லாந்தின் மூளை-மைண்ட் ஆராய்ச்சிக்கான KEY நிறுவனம்) ஆகியோர் பெரும்பாலும் EEG மைக்ரோஸ்டேட் பகுப்பாய்வின் முன்னோடிகளாக கருதப்படுகிறார்கள். ஐரோப்பிய மனநல மற்றும் மருத்துவ நரம்பியல் காப்பகத்தில் 1999 ஆம் ஆண்டு தங்கள் ஆய்வறிக்கையில், கோயினிக் மற்றும் லெஹ்மன் ஆகியோர் ஸ்கிசோஃப்ரினியாவால் பாதிக்கப்பட்டவர்களின் EEG களை பகுப்பாய்வு செய்து வந்தனர், இதனால் கோளாறின் அடிப்படை அறிவாற்றல் வேர்களை ஆராய முடியும். அவர்கள் மில்லி விநாடி அளவில் EEG களில் தங்கள் கவனத்தைத் திருப்பத் தொடங்கினர். சாதாரண நபர்கள் மற்றும் ஸ்கிசோஃப்ரினியா உள்ளவர்கள் இருவரும் இந்த மைக்ரோஸ்டேட்டுகளைப் பகிர்ந்து கொண்டனர் என்று அவர்கள் தீர்மானித்தனர், ஆனால் அவை இரண்டு குழுக்களுக்கும் இடையிலான பண்புகளில் வேறுபடுகின்றன, மேலும் அவை பின்வருமாறு முடிவு செய்தனஃ "தற்காலிக மூளை மின்சார புலம் உள்ளமைவுகள் மூளையின் தற்காலிக உலகளாவிய செயல்பாட்டு நிலையின் வெளிப்பாடுகளாகும். புலம் உள்ளமைவுகள் துணை-வினாடி வரம்பில் ("மைக்ரோஸ்டேட்டுகள்") சிறிது நேரம் நீடிக்கின்றன மற்றும் சில வகை உள்ளமைவுகளுக்குள் கவனம் செலுத்துகின்றன. அதன்படி, மூளை புலத் தரவை நேரத்துடன் ஒன்றுடன் ஒன்று இல்லாமல், மூளை மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் மீண்டும் நிகழும் வகுப்புகளின் வரிசைகளாக திறம்பட குறைக்க முடியும். வெவ்வேறு செயலில் உள்ள நரம்பியல் குழுக்களால் வெவ்வேறு உள்ளமைவுகள் ஏற்பட்டிருக்க வேண்டும், இதனால் வெவ்வேறு மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் வெவ்வேறு செயல்பாடுகளை செயல்படுத்துகின்றன ". EEG முதல் மைக்ரோஸ்டேட் வரை மைக்ரோஸ்டேட்டுகளை அடையாளம் கண்டு பகுப்பாய்வு செய்வது ஒருவரின் EEG மைக்ரோஸ்டேட் வரிசையை தனிமைப்படுத்துவதும் பகுப்பாய்வு செய்வதும் ஒரு பிந்தைய தற்காலிக செயல்பாடாகும், இது பொதுவாக பல சராசரி மற்றும் வடிகட்டுதல் படிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. 1999 ஆம் ஆண்டில் கோயினிக் மற்றும் லெஹ்மன் ஆகியோர் தங்கள் பரிசோதனையை நடத்தியபோது, அவர்கள் ஒரு பொருளின் கண்களை மூடிய ஓய்வு நிலை EEG இலிருந்து தொடங்கி இந்த காட்சிகளை உருவாக்கினர். EEG இன் முதல் பல நிகழ்வு இல்லாத நிமிடங்கள் தனிமைப்படுத்தப்பட்டன, பின்னர் ஒவ்வொன்றும் சுமார் 2 விநாடிகள் காலங்கள் மறு வடிகட்டப்பட்டன (பேண்ட்-பாஸ் ≈ 2-20 Hz). சகாப்தங்கள் வடிகட்டப்பட்டவுடன், இந்த மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் கே-மீன்ஸ் கிளஸ்டரிங், போஸ்ட் ஹாக் மூலம் பகுப்பாய்வு ரீதியாக சராசரி வகுப்புகளாக தொகுக்கப்பட்டன. ஒரு நிகழ்தகவு அணுகுமுறை, தெளிவற்ற சி-மீன்ஸைப் பயன்படுத்தி, மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் கிளஸ்டரிங் மற்றும் அடுத்தடுத்த ஒதுக்கீட்டிற்கும் (கீழே காண்க) முன்மொழியப்பட்டுள்ளது. கிளஸ்டரிங் மற்றும் செயலாக்கம் இத்தகைய குறுகிய கால அளவுகளில் மூளை பல மாற்றங்களைச் சந்திக்கிறது என்பதால், மைக்ரோஸ்டேட் பகுப்பாய்வு என்பது அடிப்படையில் சராசரி EEG நிலைகளின் பகுப்பாய்வு ஆகும். கொயினிக் மற்றும் லெஹ்மன் வகுப்புகள் அல்லது தொடர்ச்சியான சராசரி EEG உள்ளமைவுகளை உருவாக்குவதற்கான தரநிலையை அமைத்தனர். அனைத்து EEG தரவுகளும் சேகரிக்கப்பட்டவுடன், ஒரு "முன்மாதிரி" EEG பிரிவு தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது, இது சேகரிக்கப்பட்ட மற்ற அனைத்து மைக்ரோஸ்டேட்டுகளையும் ஒப்பிடுகிறது. சராசரி செயல்முறை இப்படித்தான் தொடங்குகிறது. இந்த "முன்மாதிரி" யின் மாறுபாடு ஏற்கனவே உள்ள வகுப்பில் சேர்க்க அல்லது ஒரு தனி வகுப்பை உருவாக்க கணக்கிடப்படுகிறது. ஒத்த உள்ளமைவுகள் ஒன்றாக "கிளஸ்டர்" செய்யப்பட்ட பிறகு, ஒரு "முன்மாதிரி" ஐத் தேர்ந்தெடுத்து ஒப்பிடுவதற்கான செயல்முறை துல்லியத்திற்காக பல முறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது. கொயினிக் மற்றும் லெஹ்மன் ஆகியோரால் இந்த செயல்முறை மேலும் விரிவாக விவரிக்கப்பட்டுள்ளதுஃ "ஒவ்வொரு முன்மாதிரி வரைபடத்தின் EEG இடஞ்சார்ந்த கட்டமைப்பின் ஒற்றுமை 10 வரைபடங்களில் ஒவ்வொன்றுடனும் வரைபடங்களின் துருவமுனைப்புகளைத் தவிர்ப்பதற்கான தீர்மானத்தின் குணகத்தைப் பயன்படுத்தி கணக்கிடப்படுகிறது. ஒவ்வொரு வகுப்பிற்கும் தனித்தனியாக முன்மாதிரி வரைபடங்கள் வரைபடங்களின் முதல் இடஞ்சார்ந்த முக்கிய கூறுகளைக் கணக்கிடுவதன் மூலம் ஒதுக்கப்பட்ட அனைத்து வரைபடங்களையும் இணைத்து புதுப்பிக்கப்படுகின்றன, இதன் மூலம் வரைபட துருவமுனைப்பைப் புறக்கணித்து பொதுவான மாறுபாட்டை அதிகரிக்கிறது. புள்ளிவிவர ஒப்பீடு மற்றும் மாறுபாடு தீர்மானிப்புக்கு பயன்படுத்த சேகரிக்கப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து வெவ்வேறு சீரற்ற முறையில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட முன்மாதிரி வரைபடங்களைப் பயன்படுத்தி இந்த செயல்முறை பல முறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது. வகுப்புகளை உருவாக்குதல் மற்றும் ஒதுக்குதல் பெரும்பாலான ஆய்வுகள் மைக்ரோஸ்டேட் நிலப்பரப்பின் அதே 4 வகுப்புகளை வெளிப்படுத்துகின்றனஃ A: வலது-முன் முதல் இடது-பின்புறம் B: இடது-முன் முதல் வலது-பின்புறம் C: முன் முதல் மறைமுக டி வரைஃ பெரும்பாலும் முன் மற்றும் நடுத்தர முதல் சற்று குறைவான மறைமுக செயல்பாடு வரை C வகுப்பை விட இருப்பினும், பல ஆய்வுகள் பிற EEG மைக்ரோஸ்டேட் வார்ப்புரு வரைபடங்களையும் கண்டறிந்துள்ளன, அவை அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கக்கூடும். கவனிக்கப்பட்ட மாறுபாட்டின் அதிக விகிதத்தை விளக்க 16 வரைபடங்களில் ஒன்றிணைக்கப்படுகிறது. ஐசிஏ அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தி 13 வரைபடங்களைக் கண்டறிந்தார். 'கண்டுபிடிக்கப்பட்ட' மற்றும் பயன்படுத்தப்படும் மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் எண்ணிக்கை ஓரளவு நபரின் அறிவாற்றல் நிலையின் செயல்பாடாகும், ஆனால் ஓரளவு மைக்ரோஸ்டேட்டுகளைக் குவிக்கவும் ஒதுக்கவும் பயன்படுத்தப்படும் முறையாகும். வரலாற்று ரீதியாக மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் எப்போதுமே தீர்மானகரமாக ஒதுக்கப்பட்டிருந்தாலும், சமீபத்திய ஆய்வுகள் மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் நிகழ்தகவு பகுப்பாய்வு மூலம் தீர்க்கப்படக்கூடிய கணக்கீட்டு, பகுப்பாய்வு மற்றும் கருத்தியல் சிக்கல்கள் உள்ளன என்றும் பரிந்துரைத்துள்ளன. பயன்பாடுகள் மனித அறிவாற்றலின் அடிப்படை புரிதல் EEG மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் மூளையில் அறிவாற்றல் மற்றும் நரம்பியல் தகவல் செயலாக்கத்தின் அடிப்படை படிகளைக் குறிக்கின்றன என்பது தற்போதைய கருதுகோள், ஆனால் இந்தக் கோட்பாட்டை உறுதிப்படுத்த இன்னும் நிறைய ஆராய்ச்சி செய்யப்பட வேண்டும். கொயினிக், லெஹ்மன் மற்றும் பலர். 2002 இந்த ஆய்வு வெவ்வேறு வயதினரின் சாதாரண மனிதர்களில் EEG மைக்ரோஸ்டேட் மாறுபாட்டை ஆய்வு செய்தது. இது 12,16,18 மற்றும் 40-60 வயதிற்குட்பட்ட சராசரி மைக்ரோஸ்டேட் கால அளவுகளில் கூர்முனைகளைக் கொண்ட "வயதிற்கு ஏற்ப சட்டபூர்வமான, சிக்கலான பரிணாம வளர்ச்சியை" காட்டியது, இது அந்த வயதுகளில் குறிப்பிடத்தக்க பெருமூளை பரிணாமம் ஏற்படுவதைக் குறிக்கிறது. இதன் காரணத்தைப் பொறுத்தவரை, இது நரம்பியல் பாதைகளின் வளர்ச்சி மற்றும் மறுசீரமைப்பு காரணமாக இருந்தது என்று அவர்கள் கருதுகின்றனர், "மூளை திசுக்களை வளர்ப்பதற்கான நுண்-கட்டமைப்பு குறித்த ஆய்வுகளில், ஒப்பீட்டளவில் ஒழுங்கற்ற சினாப்டிக் இணைப்புகளின் ஆரம்ப அதிகப்படியான பிறகு, சினாப்ச்களின் எண்ணிக்கை படிப்படியாகக் குறைந்தது, அதே நேரத்தில் இணைப்புகளின் அமைப்பின் அளவு அதிகரித்தது (ஹட்டன்லோச்சர், 1979; ராகிக் மற்றும் பலர், 1986). எனவே மைக்ரோஸ்டேட் சுயவிவரத்தில் காணப்பட்ட மாற்றங்கள் புதியவற்றை உருவாக்குவதற்குப் பதிலாக செயல்படாத இணைப்புகளை அகற்றுகின்றன. நரம்பியல் செயல்முறைகளுடன் தற்போதைய முடிவுகளின் மற்றொரு சாத்தியமான உறவு, வயது அதிகரிக்கும் போது, சமச்சீரற்ற மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் குறைகின்றன, அதே நேரத்தில் சமச்சீர் மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் அதிகரிக்கின்றன என்ற அவதானிப்பிலிருந்து வருகிறது. சமச்சீரற்ற மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் பெரும்பாலும் ஒருதலைப்பட்ச மூளை செயல்பாட்டின் விளைவாகும் என்று வைத்துக்கொள்வோம், அதே நேரத்தில் சமச்சீர் மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் முக்கியமாக இருதரப்பு செயல்பாட்டைக் குறிக்கின்றன, கவனிக்கப்பட்ட விளைவுகள் கார்பஸ் கலோசமின் வளர்ச்சியுடன் தொடர்புடையதாக இருக்கலாம், இது இளம் பருவத்தின் பிற்பகுதி வரை தொடர்கிறது (எ. கா., கீட் மற்றும் பலர், 1999). வான் டி வில்லே, பிரிட்ஸ் மற்றும் மைக்கேல், 2010 ஜெனீவாவில் ஆராய்ச்சியாளர்களால் நடத்தப்பட்ட ஒரு ஆய்வில், EEG மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் தற்காலிக இயக்கவியல் மற்றும் சாத்தியமான எலும்பு முறிவு பண்புகள் சாதாரண மனித பாடங்களில் பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்டன. மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் ஒரு உலகளாவிய நிலப்பரப்பு என்பதால், ஆனால் அத்தகைய சிறிய நேர அளவுகளில் நிகழ்கின்றன மற்றும் மிக வேகமாக மாறுகின்றன, வான் டி வில்லே, பிரிட்ஸ் மற்றும் மைக்கேல் ஆகியோர் இந்த "எண்ணங்களின் அணுக்கள்" தற்காலிக பரிமாணத்தில் எலும்பு முறிவு போன்றவை என்று கருதுகின்றனர். அதாவது, அளவிடப்பட்டாலும் சரி அல்லது அளவிடப்பட்டாலும் சரி, ஒரு EEG என்பது மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் கலவையாகும். இந்த கருதுகோள் ஆரம்பத்தில் EEG மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் விரைவான நேர அளவுகோல் மற்றும் நிலையற்ற தன்மைக்கும் ஓய்வு நிலை fMRI இன் மிகவும் மெதுவான சமிக்ஞைகளுக்கும் இடையிலான வலுவான தொடர்பால் ஒளிரப்பட்டது. வெவ்வேறு EEG மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் நிகழும் நேரப் போக்கை ஹீமோடைனமிக் ரெஸ்பான்ஸ் ஃபங்ஷன் (HRF) உடன் இணைப்பதன் மூலமும், பின்னர் வழக்கமான fMRI பகுப்பாய்விற்கான பொதுவான நேரியல் மாதிரியில் பின்னடைவுகளாகப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும் EEG மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் மற்றும் fMRI ஓய்வு நிலை நெட்வொர்க்குகளுக்கு (ஆர்எஸ்என்) இடையிலான இணைப்பு நிறுவப்பட்டது. விரைவான EEG-அடிப்படையிலான சமிக்ஞையில் HRF ஒரு வலுவான தற்காலிக மென்மையாக்கும் வடிப்பானாக செயல்படுவதால், புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்க தொடர்புகளைக் காணலாம் என்பது குறிப்பிடத்தக்கது. இந்த மென்மையாக்கம் மைக்ரோஸ்டேட் வரிசையிலிருந்து எந்த தகவலையும் எடுத்துச் செல்லும் சமிக்ஞையையும் அகற்றவில்லை என்பதும், மேலும் அசல் மைக்ரோஸ்டேட் வரிசைகள் மற்றும் பின்னடைவுகள் தற்காலிக அளவுகளில் ஒரே ஒப்பீட்டு நடத்தையைக் காட்டுகின்றன என்பதும், இரண்டு அளவிலான வரிசைகளைத் தவிர, EEG மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் நேரப் படிப்புகள் அளவுகோல் மாறாதவை என்பதைக் குறிக்கிறது. இந்த அளவுகோல்-மாறுபட்ட மாறும் தன்மை ஒரு ஃப்ராக்டலின் வலுவான பண்பு ஆகும், மேலும் மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் உலகளாவிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைக் குறிக்கின்றன என்பதால், இந்த மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் தற்காலிகமாக மோனோஃப்ராக்டல் (ஒரு பரிமாண ஃப்ராக்டல்) நடத்தையை வெளிப்படுத்துகின்றன என்ற முடிவுக்கு வருவது நியாயமானது. உலகளாவிய நிலப்பரப்பு அளவீடான எஃப். எம். ஆர். ஐ, அதன் மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் அளவிடப்பட்ட வெளிப்பாடாக இருக்கலாம் என்ற சாத்தியத்தை இங்கிருந்து நாம் காணலாம், இதனால் ஈ. இ. ஜி மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் ஒருவரின் உலகளாவிய அறிவாற்றல் செயலாக்கத்தின் அடிப்படை அலகு என்ற கருதுகோளை மேலும் ஆதரிக்கிறது. உளவியல் நோய்கள் கட்டுப்பாடுகளுக்கும் மனநோயால் பாதிக்கப்பட்டவர்களுக்கும் இடையிலான EEG மைக்ரோஸ்டேட் வகுப்புகளை ஒப்பிடுவது முக்கியமான முடிவுகளை அளித்துள்ளது, இது மனநோயால் பாதிக்கப்பட்டவர்களின் அடிப்படை ஓய்வு நிலை ஒழுங்கற்றது என்பதைக் குறிக்கிறது. எந்தவொரு தகவலும் செயலாக்கப்படுவதற்கு அல்லது உருவாக்கப்படுவதற்கு முன்பு, அது ஒழுங்கற்ற மைக்ரோஸ்டேட் வரிசைமுறையின் இயக்கவியலுடன் பிணைக்கப்பட்டுள்ளது என்பதை இது குறிக்கிறது. மைக்ரோஸ்டேட் பகுப்பாய்வு சில நரம்பியல் நோய்களின் அடிப்படை வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவும் பெரும் ஆற்றலைக் கொண்டிருந்தாலும், பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட நோயறிதலாக இருப்பதற்கு முன்பு இன்னும் நிறைய வேலைகளும் புரிதல்களும் உருவாக்கப்பட வேண்டும். ஸ்கிசோஃப்ரினியா பல ஆய்வுகள் ஸ்கிசோஃப்ரினியா உள்ளவர்களில் EEG மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் தற்காலிக இயக்கவியலை ஆராய்ந்துள்ளன. ஆரோக்கியமான கட்டுப்பாடுகளுக்கு எதிராக ஸ்கிசோஃப்ரினியா உள்ளவர்களில் EEG மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் தற்காலிக இயக்கவியலை ஒப்பிட்டுப் பார்த்த முதல் ஆய்வில், ஸ்கிசோஃப்ரினியா உள்ளவர்கள் கட்டுப்பாடுகளுடன் ஒப்பிடும்போது மைக்ரோஸ்டேட் கிளாஸ் A இல் அதிக நேரம் செலவிட முனைகிறார்கள் என்று கோனிக் மற்றும் லெஹ்மன் தெரிவித்தனர். இருப்பினும், ஸ்கிசோஃப்ரினியா ஆராய்ச்சியில் பிற ஆய்வுகள் வேறுபட்ட படத்தை பரிந்துரைத்துள்ளன. 1999 முதல் 2015 வரையிலான ஆய்வுகளை உள்ளடக்கிய ஒரு மெட்டா பகுப்பாய்வு, மைக்ரோஸ்டேட் வகுப்பு சி கட்டுப்பாடுகளை விட ஸ்கிசோஃப்ரினியா உள்ளவர்களுக்கு அடிக்கடி மற்றும் நீண்ட காலத்திற்கு ஏற்பட்டது, அதே நேரத்தில் மைக்ரோஸ்டேட் வகுப்பு டி குறைவாக அடிக்கடி மற்றும் குறுகிய காலத்திற்கு ஏற்பட்டது. இந்த முடிவுகள் பிற்கால மெட்டா பகுப்பாய்வின் மூலமும் உறுதிப்படுத்தப்பட்டன. இதே போன்ற அசாதாரணங்கள் 22q11.2 நீக்குதல் நோய்க்குறி கொண்ட இளம் பருவத்தினருடனான ஆய்வில் தெரிவிக்கப்பட்டன, இது மனநோயை உருவாக்கும் 30 சதவீத ஆபத்தைக் கொண்டுள்ளது. ஸ்கிசோஃப்ரினியா உள்ளவர்களின் பாதிக்கப்படாத உடன்பிறப்புகளிலும் வகுப்புகள் சி மற்றும் டி அசாதாரணங்கள் காணப்பட்டன, இது மைக்ரோஸ்டேட்டுகள் சி மற்றும் டி இன் இயக்கவியல் ஸ்கிசோஃப்ரினியாவிற்கான ஒரு வேட்பாளர் எண்டோஃபெனோடைப் என்று பரிந்துரைக்க ஆசிரியர்களைத் தூண்டியது. பீதி கோளாறு ஜூலை 2011 இல், டாக்டர் கோனிக் ஜப்பானில் உள்ள கனசாவா பல்கலைக்கழக ஆராய்ச்சியாளர்களுடனும், சுவிட்சர்லாந்தில் உள்ள பெர்ன் பல்கலைக்கழகத்தைச் சேர்ந்த மற்றவர்களுடனும் இணைந்து, பீதி கோளாறு (பி. டி) உள்ளவர்கள் மீது மைக்ரோஸ்டேட் பகுப்பாய்வு செய்தார். இந்த மக்கள் ஸ்கிசோஃப்ரினியா ஆய்வுகளில் உள்ள அதே வலது-முன்புறத்திலிருந்து இடது-பின்புற மைக்ரோஸ்டேட்டில் அதிக நேரம் செலவிட்டனர் என்பதை அவர்கள் கண்டறிந்தனர். இது தற்காலிக லோப் செயலிழப்பைக் குறிக்கிறது, இது பி. டி உள்ளவர்களின் எஃப். எம். ஆர். ஐ ஆய்வுகளில் தெரிவிக்கப்பட்டுள்ளது; அவர்கள் கட்டுப்பாட்டு பாடங்களை விட இந்த மைக்ரோஸ்டேட்டில் சராசரியாக 9.26 மில்லி விநாடிகள் அதிக நேரம் செலவிட்டனர். இந்த மாறுபட்ட மைக்ரோஸ்டேட் வரிசைகள் ஸ்கிசோஃப்ரினியா ஆய்வில் உள்ளவற்றுடன் மிகவும் ஒத்திருக்கின்றன, மேலும் கவலை பொதுவாக ஸ்கிசோஃப்ரினியாவில் காணப்படுவதால், இது நரம்பியல் நோய்களின் வெவ்வேறு தீவிரங்களுக்கும் ஒரு நபரின் மைக்ரோஸ்டேட் வரிசைக்கும் இடையிலான வலுவான தொடர்பைக் குறிக்கலாம். 1999 ஆம் ஆண்டில், கேன்டெரோ, அட்டீன்ஸா, சலாஸ் மற்றும் கோமெஸ் ஆகியோர் சாதாரண மனித பாடங்களில் ஆல்பா தாளங்களை 3 நிலைகளில் ஆய்வு செய்தனர்ஃ கண்கள் மூடப்பட்ட/ஓய்வெடுக்கும், தூக்கத்தின் தொடக்கத்தில் மயக்கம் மற்றும் REM தூக்கம். 3 வெவ்வேறு அளவுருக்களில் நனவு நிலைகளுக்கு இடையில் சராசரி தீர்மானிக்கப்பட்ட மைக்ரோஸ்டேட் வகுப்புகள் வேறுபட்டிருப்பதை அவர்கள் கண்டறிந்தனர். சராசரி மைக்ரோஸ்டேட் காலம் மற்ற 2 நிலைகளை விட கண்கள் மூடிய தளர்வுகளின் போது நீண்டதாக இருந்தது தூக்கத்தின் தொடக்கத்தில் மயக்கத்தின் போது வினாடிக்கு மொத்த மைக்ரோஸ்டேட்டுகளின் எண்ணிக்கை மிக அதிகமாக இருந்தது தூக்கத்தின் தொடக்கத்தில் தூக்கத்தின் போது வகுப்புகளின் எண்ணிக்கை மிக அதிகமாக இருந்தது இந்த ஆய்வு மூளையின் செயல்பாடு மற்றும் EEG இயக்கவியலின் சிக்கலை வெளிச்சம் போட்டுக் காட்டுகிறது. "ஆல்பா (அலை) செயல்பாடு ஒவ்வொரு தூண்டுதல் நிலையிலும் வெவ்வேறு மூளைத் தகவல்களை அட்டவணைப்படுத்தலாம்" என்று தரவு தெரிவிக்கிறது. மேலும், ஆல்பா தாளம் "விழித்திருக்கும் நிலையில் காட்சி புறணி இயற்கையான அதிர்வு அதிர்வெண் இருக்க முடியும், அதேசமயம் தூக்கம் தொடங்கும் போது மயக்கம் காலத்தில் தோன்றும் ஆல்பா செயல்பாடு தூங்கும் மூளையால் சுயமாக உருவாக்கப்பட்ட ஹிப்னாஜிக் படங்களை குறியிடுவதாக இருக்கலாம், மேலும் REM தூக்கத்தின் விஷயத்தில் ஒரு ஃபாஸிக் நிகழ்வு" என்று அவர்கள் பரிந்துரைக்கின்றனர். மற்றொரு கூற்று என்னவென்றால், நிலையான மூளை செயல்பாட்டின் நீண்ட காலங்கள் சிறிய அளவிலான தகவல் செயலாக்கத்தைக் கையாளக்கூடும், இதனால் மைக்ரோஸ்டேட்டுகளில் சில மாற்றங்கள், அதே நேரத்தில் குறுகிய, குறைந்த நிலையான மூளை செயல்பாடு அதிக அளவு வெவ்வேறு தகவல்களை செயலாக்க பிரதிபலிக்கக்கூடும், இதனால் அதிக மைக்ரோஸ்டேட் மாற்றங்கள். நரம்பியல் கோளாறுகளின் பட்டியலையும் பார்க்கவும் குறிப்புகள் எலக்ட்ரோஎன்செபாலோகிராஃபி